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Enregistrement W4246248236 · doi:10.1676/19-13

Do candidate genes for migration and behavior explain migratory variation in bluebirds (Sialia spp.)?

2021· article· en· W4246248236 sur OpenAlexaff
Drew Sauve, Catherine A. Dale, Anna Tigano, Laurene M. Ratcliffe, Vicki L. Friesen

Notice bibliographique

RevueThe Wilson Journal of Ornithology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensBirds CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyObligateCandidate genePopulationGenetic variationZoologyEcologyEvolutionary biologyGeneticsGeneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avian migration is a widespread, complex behavior that has long fascinated both scientists and the general public. Nonetheless, we have not identified the genetic and environmental controls of migration. Comparisons of migratory strategies within and among species suggest that these differences are associated with genetic and personality variation. Recently, studies have identified possible candidate genes for personality and migration in several avian taxa. Partially migratory species—those in which only some individuals migrate, while others remain resident year round—provide good study systems to test whether variation at candidate loci covaries with variation in migratory behavior. Using both a population genetic and a linear model approach, we tested whether genetic variation at 2 candidate genes (adenylate cyclase activating polypeptide 1, ADCYAP1, and dopamine receptor, DRD4) underlies variation in migratory behavior in the Western Bluebird (Sialia mexicana), a partial migrant, and the closely related Mountain Bluebird (S. currucoides), an obligate migrant, breeding in the Okanagan Valley, British Columbia. Our analyses suggested that DRD4, a gene usually associated with personality, might explain some of the propensity to migrate, but provided no evidence that ADCYAP1, a gene usually associated with the propensity to migrate, explained variation in migratory behavior in these species. Our results join a growing body of literature suggesting the effects of candidate genes are not generalizable across species or populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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